Abstract
El algoritmo de Fisher es un algoritmo que calcula exactamente una partición óptima en k clases de un conjunto Ω de n individuos a los que se les ha medido una variable real v. Tal clasificación que se obtiene, aunque no es necesariamente única, es óptima respecto a v y, en el sentido de minimizar la inercia intra-clase, está formada por clases contiguas. Además, se estudia un criterio para estimar el número óptimo de clases en que puede clasificarse el conjunto de datos respecto a v. Se presenta una implementación computacional del algoritmo, así como algunos resultados numéricos.
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